Meg lehet-e tanulni az adatokból, kik a jó kamionsofőrök?
Ha túllépünk az üzemanyag visszaélések visszaszorításának kérdésén, a kamionok nyomkövetési adatai igazi aranybányát jelentetnek.
location
12026. január 27. 09:58
A precíz szolgáltatói helymeghatározás korlátozása az iOS 26.3-mal érkezik meg.18+
02026. január 26. 13:44
Ideiglenes korlátozásokat vezet be a Meta, miután fokozódik a politikai nyomás a tinédzserek és a különféle AI-chatbot karakterek közti interakciók potenciális káros hatásainak kérdésében.hbm4
02026. január 26. 12:02
A jövő hónapban megkezdődhet a HBM4 memóriachipek gyártása és szállítása az Nvidia számára.
London calling: a magyar IT kivándorlás valósága
Kirándultunk egyet a második legnagyobb magyar településen.London calling: a magyar IT kivándorlás valósága Kirándultunk egyet a második legnagyobb magyar településen.
A sofőrök rangsorolása, a fuvarok árazása, az ideális útvonalak kiválasztása mind-mind olyan terület, ahol a gépi tanulási algoritmusok segítségével jelentős megtakarítások érhetők el. Gáspár Csaba, a Dmlab vezető data scientistje HWSW free! meetup-sorozat machine learning állomásán elhangzott és alább megtekinthető előadásában néhány technológiai, algoritmikai kérdésen túl rávilágít arra is, hogyan lehet kisebb pilot projekteken, adat-alapú döntéstámogató megbízásokon keresztül oda eljutni, hogy egy üzemeltethető, real-time működő sofőrtámogató rendszerünk legyen. Az előadás kitér arra is, hogy milyen kihívásokat hoz, ha az adatok irányába éppen most nyitni készülő szervezet szakértőivel kell együtt dolgoznunk. 5 év, 8 projekt és két termék története dióhéjban.
Meg lehet-e tanulni az adatokból, kik a jó kamionsofőrök?
Még több videó